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Biased random walk with restart for essential proteins prediction
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作者 Pengli Lu Yuntian Chen +1 位作者 Teng Zhang Yonggang Liao 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2022年第11期638-648,共11页
Predicting essential proteins is crucial for discovering the process of cellular organization and viability.We propose biased random walk with restart algorithm for essential proteins prediction,called BRWR.Firstly,th... Predicting essential proteins is crucial for discovering the process of cellular organization and viability.We propose biased random walk with restart algorithm for essential proteins prediction,called BRWR.Firstly,the common process of practice walk often sets the probability of particles transferring to adjacent nodes to be equal,neglecting the influence of the similarity structure on the transition probability.To address this problem,we redefine a novel transition probability matrix by integrating the gene express similarity and subcellular location similarity.The particles can obtain biased transferring probabilities to perform random walk so as to further exploit biological properties embedded in the network structure.Secondly,we use gene ontology(GO)terms score and subcellular score to calculate the initial probability vector of the random walk with restart.Finally,when the biased random walk with restart process reaches steady state,the protein importance score is obtained.In order to demonstrate superiority of BRWR,we conduct experiments on the YHQ,BioGRID,Krogan and Gavin PPI networks.The results show that the method BRWR is superior to other state-of-the-art methods in essential proteins recognition performance.Especially,compared with the contrast methods,the improvements of BRWR in terms of the ACC results range in 1.4%–5.7%,1.3%–11.9%,2.4%–8.8%,and 0.8%–14.2%,respectively.Therefore,BRWR is effective and reasonable. 展开更多
关键词 PPI network essential proteins random walk with restart gene expression
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基于网络药理学研究一贯煎治疗肝纤维化的有效成分及作用机制
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作者 崔欣怡 姜晓丹 +7 位作者 李汶航 张睿 油红捷 唐佐青 马赟 杨铮 车念聪 刘文兰 《世界华人消化杂志》 CAS 2023年第7期256-267,共12页
背景中药复方具有多成分综合调节的特点,在肝纤维化防治中显示出独特的优势.一贯煎始载于魏之琇所著《续名医类案》,是滋阴疏肝的著名方剂,能够改善肝纤维化症状,研究其抗肝纤维化机制有助于药物开发和推广.目的通过网络药理学探究一贯... 背景中药复方具有多成分综合调节的特点,在肝纤维化防治中显示出独特的优势.一贯煎始载于魏之琇所著《续名医类案》,是滋阴疏肝的著名方剂,能够改善肝纤维化症状,研究其抗肝纤维化机制有助于药物开发和推广.目的通过网络药理学探究一贯煎治疗肝纤维化的机制并实验验证.方法利用文献和TCMSP数据库收集一贯煎成分及靶点,GeneCard、OMIM数据库收集肝纤维化疾病靶点.通过STRING数据库构建一贯煎-肝纤维化蛋白互作网络(protein-protein interaction,PPI)子网络,应用重启随机游走算法获得关键基因,通过DAVID数据库进行基因本体(gene ontology,GO)富集分析及京都基因和基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)富集分析.动物实验验证,18只SD大鼠随机分为正常组、模型组、一贯煎组.模型组、一贯煎组大鼠采用腹腔注射50%四氯化碳(carbon tetrachloride,CCl_(4))橄榄油溶液造模6周,正常组注射等量橄榄油.造模结束后一贯煎组每天灌胃一贯煎溶液(6.67 g/kg)共4 wk,其他组灌胃等量蒸馏水,取血和肝脏.全自动生化仪检测血清丙氨酸转氨酶(alanine aminotransferase,ALT)和天冬氨酸转氨酶(aspartate aminotransferase,AST).HE、Masoon染色观察肝脏病理学变化.Western blot法和qRT-PCR法检测肝脏关键蛋白表达水平和mRNA转录水平.结果筛选得到一贯煎成分52个,潜在作用靶点186个,肝纤维化疾病靶点1080个,得到一贯煎治疗肝纤维化的关键基因,其中亲和度前10的基因为STAT6、SRC、MAPK3、STX1A、EP300、STAT3、PLG、CTNNB1、CDKN1B、CANX,亲和度前50的基因KEGG富集得到PI3K-Akt信号通路、FoxO信号通路等134条.动物实验结果发现,一贯煎能够改善CCL4肝纤维化大鼠肝功能和减轻纤维化,降低α-肌动蛋白表达,促进信号转导和转录激活因子6(signal transducer and activator of transcription 6,STAT6)磷酸化,提高过氧化物酶体增殖物激活受体-γ(peroxisome proliferator activated receptor-γ,PPAR-γ)、白细胞分化抗原163(cluster of differentiation 163,CD163)蛋白表达和精氨酸酶1、白细胞分化抗原206、CD163mRNA转录水平,降低白细胞介素6的mRNA转录水平.结论一贯煎治疗肝纤维化作用涉及多个成分、多条信号通路,其中包括STAT6/PPAR-γ通路. 展开更多
关键词 一贯煎 肝纤维化 网络药理 重启随机游走
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超图环境下链路预测问题的探究
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作者 佘美富 王逸伟 +2 位作者 张建章 詹秀秀 刘闯 《西南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期61-75,共15页
超图作为图的扩展,可以表示多种实体间的关系,使得其表达能力大大强于图,该优势吸引人们的关注并日益成为研究热点.链路预测作为图数据挖掘中的常见任务,也在超图上扩展为超链路预测.超链路预测通过已知超边或节点的属性来估计新超边出... 超图作为图的扩展,可以表示多种实体间的关系,使得其表达能力大大强于图,该优势吸引人们的关注并日益成为研究热点.链路预测作为图数据挖掘中的常见任务,也在超图上扩展为超链路预测.超链路预测通过已知超边或节点的属性来估计新超边出现的可能性,但是由于超边内节点数量的任意性,其可能的超边由O(n^(2))暴增至O(2^(n)),这大大增加了算法的复杂度.本文使用下采样方法以减少候选超边集的大小,将图上的带重启的随机游走算法扩展到超图上.还将图上的其他指标,如CN、CE、Jaccard等,扩展到超图进行比较.结果表明,带重启的随机游走指标在精确率和召回率上要明显优于其他指标,并且观察到演化良好的超图其超边内部的联系强度随节点数的增加而增加,由此可知超链路预测的主要难点在于对小尺寸超边的预测. 展开更多
关键词 超图 链路预测 超链路预测 带重启的随机游走 有限集合 算法
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基于蛋白质相互作用网络的肺癌骨转移基因识别方法
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作者 杨天濠 王新赠 《计算机与数字工程》 2023年第5期1108-1112,共5页
肿瘤转移通常发生在癌症晚期,是一个复杂且致命的过程,发现与肿瘤转移相关的基因对肿瘤的治疗和预后有着至关重要的作用。通过计算方法发现肿瘤转移基因,相对于昂贵且耗时的生物学方更加高效。基于蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPIN),论... 肿瘤转移通常发生在癌症晚期,是一个复杂且致命的过程,发现与肿瘤转移相关的基因对肿瘤的治疗和预后有着至关重要的作用。通过计算方法发现肿瘤转移基因,相对于昂贵且耗时的生物学方更加高效。基于蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPIN),论文提出了一种结合随机游动重启(RWR)算法的模型来识别肺癌骨转移相关基因。此外,通过置换检验规则、交互得分规则和富集分析三种方法对基因进一步筛选,最终获得了12个与肺癌骨转移有关的关键基因。文献挖掘的结果证明大部分基因直接或间接参与了肺癌骨转移过程,验证了该计算方法的有效性。这一项工作有望为肿瘤转移的临床试验提供靶标基因。 展开更多
关键词 肿瘤细胞转移 肺癌骨转移 蛋白质相互作用网络 随机游走重启算法
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Prediction of miRNA-circRNA Associations Based on k-NN Multi-Label with Random Walk Restart on a Heterogeneous Network 被引量:2
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作者 Zengqiang Fang Xiujuan Lei 《Big Data Mining and Analytics》 2019年第4期261-272,共12页
Circular RNAs(circRNAs) play important roles in various biological processes, as essential non-coding RNAs that have effects on transcriptional and posttranscriptional gene expression regulation. Recently, many studie... Circular RNAs(circRNAs) play important roles in various biological processes, as essential non-coding RNAs that have effects on transcriptional and posttranscriptional gene expression regulation. Recently, many studies have shown that circRNAs can be regarded as micro RNA(miRNA) sponges, which are known to be associated with certain diseases. Therefore efficient computation methods are needed to explore miRNAcircRNA interactions, but only very few computational methods for predicting the associations between miRNAs and circRNAs exist. In this study, we adopt an improved random walk computational method, named KRWRMC, to express complicated associations between miRNAs and circRNAs. Our major contributions can be summed up in two points. First, in the conventional Random Walk Restart Heterogeneous(RWRH) algorithm, the computational method simply converts the circRNA/miRNA similarity network into the transition probability matrix;in contrast,we take the influence of the neighbor of the node in the network into account, which can suggest or stress some potential associations. Second, our proposed KRWRMC is the first computational model to calculate large numbers of miRNA-circRNA associations, which can be regarded as biomarkers to diagnose certain diseases and can thus help us to better understand complicated diseases. The reliability of KRWRMC has been verified by Leave One Out Cross Validation(LOOCV) and 10-fold cross validation, the results of which indicate that this method achieves excellent performance in predicting potential miRNA-circRNA associations. 展开更多
关键词 miRNA-circRNA associations heterogeneous network MULTI-LABEL random walk restart
原文传递
基于网络表示学习与随机游走的链路预测算法 被引量:27
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作者 刘思 刘海 +1 位作者 陈启买 贺超波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第8期2234-2239,共6页
现有的基于随机游走链路预测指标在无权网络上的转移过程存在较强随机性,没有考虑在网络结构上不同邻居节点间的相似性对转移概率的作用。针对此问题,提出一种基于网络表示学习与随机游走的链路预测算法。首先,通过基于深度学习的网络... 现有的基于随机游走链路预测指标在无权网络上的转移过程存在较强随机性,没有考虑在网络结构上不同邻居节点间的相似性对转移概率的作用。针对此问题,提出一种基于网络表示学习与随机游走的链路预测算法。首先,通过基于深度学习的网络表示学习算法——Deep Walk学习网络节点的潜在结构特征,将网络中的各节点表征到低维向量空间;然后,在重启随机游走(RWR)和局部随机游走(LRW)算法的随机游走过程中融合各邻居节点在向量空间上的相似性,重新定义出邻居节点间的转移概率;最后,在5个真实数据集上进行大量实验验证。实验结果表明:相比8种具有代表性的基于网络结构的链路预测基准算法,所提算法链路预测结果的AUC值均有提升,最高达3.34%。 展开更多
关键词 链路预测 相似性 重启随机游走 局部随机游走 网络表示学习
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结合用户关系网和标签共现网的微博用户标签推荐研究 被引量:9
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作者 吴小兰 章成志 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2015年第5期459-465,共7页
标签是Web2.0网站的主要组成部分。在新浪微博上,用户标签可用于用户检索、用户推荐,可帮助更好地理解用户行为和用户兴趣,但目前大多数微博用户缺少标签,为此本文提出结合用户关系网和标签共现网进行微博用户标签的预测。该方法... 标签是Web2.0网站的主要组成部分。在新浪微博上,用户标签可用于用户检索、用户推荐,可帮助更好地理解用户行为和用户兴趣,但目前大多数微博用户缺少标签,为此本文提出结合用户关系网和标签共现网进行微博用户标签的预测。该方法首先在用户关系网上使用带重启的随机游走模型计算用户相似度,然后根据标签对用户的重要程度获得各个用户的候选标签集。在用户候选标签集得到后,结合标签共现网使用基于标签链的方法抽取候选标签推荐给用户。经在新浪微博真实数据集上的测试,表明本文提出的标签预测方法在准确率上有一定提高。 展开更多
关键词 标签链 带重启随机游走模型 标签预测共现网络
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基于均衡化概率模型的特征匹配及其应用 被引量:4
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作者 陈莹 艾春璐 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期78-83,共6页
通过对匹配模型中邻接矩阵的均衡化分析,在概率框架下提出一种新的特征匹配算法。采用重启动的随机游走方法建立并求解概率模型,并对匹配邻接矩阵进行了均衡化分析,提出了一种有效的双向均衡方法。方法不仅考虑了两个待匹配特征点的全... 通过对匹配模型中邻接矩阵的均衡化分析,在概率框架下提出一种新的特征匹配算法。采用重启动的随机游走方法建立并求解概率模型,并对匹配邻接矩阵进行了均衡化分析,提出了一种有效的双向均衡方法。方法不仅考虑了两个待匹配特征点的全部几何关联以及各项关联之间的权重值,而且考虑了关联权重的均衡性,从而可加强匹配的区分度,提高匹配的准确性。经实验证明,所提出的算法对几何畸变干扰和异常值都具有很好的鲁棒性,且适用于多种点匹配场合,在目标定位和目标识别中具有较强的适应性,有较好的实用价值。 展开更多
关键词 概率模型 重启动的随机游走(RWR) 均衡化 特征匹配
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基于RWR的自然图像抠图 被引量:2
9
作者 曾孝平 李金枝 刘国金 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第25期160-163,共4页
提出了一种基于图论的自然图像抠图方法。该算法首先在图像上建立图的模型,并用不同颜色标记目标种子点和背景种子点;接着采用有重启概率的随机游走方法计算像素点之间的相似性,进而提出一个线性概率模型;最后求解模型并分别估计前景和... 提出了一种基于图论的自然图像抠图方法。该算法首先在图像上建立图的模型,并用不同颜色标记目标种子点和背景种子点;接着采用有重启概率的随机游走方法计算像素点之间的相似性,进而提出一个线性概率模型;最后求解模型并分别估计前景和背景物体。与目前的抠图方法相比,该算法具有以下特点:将RWR方法结合图论用于自然图像抠图中;减小了RWR算法在图像分割中迭代求逆的高复杂度,大大提高了抠图速度;解决了"弱"边界的问题。 展开更多
关键词 自然图像抠图 蓝屏抠图 有重启概率的随机游走(RWR)
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基于Term-Query-URL异构信息网络的查询推荐 被引量:3
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作者 刘钰峰 李仁发 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期106-112,共7页
查询推荐是一种帮助搜索引擎更好的理解用户检索需求的方法.基于查询的上下文片段训练词汇和查询之间的语义关系,同时结合查询和URL的点击图以及查询中的序列行为构建Term Query URL异构信息网络,采用重启动随机游走(Random Walk withR... 查询推荐是一种帮助搜索引擎更好的理解用户检索需求的方法.基于查询的上下文片段训练词汇和查询之间的语义关系,同时结合查询和URL的点击图以及查询中的序列行为构建Term Query URL异构信息网络,采用重启动随机游走(Random Walk withRestart,RWR)进行查询推荐.综合利用语义信息和日志信息,提高了稀疏查询的推荐效果.基于概率语言模型构造查询的词汇向量,可以为新的查询进行查询推荐.在大规模商业搜索引擎查询日志上的实验表明本文方法相比传统的查询推荐方法性能提升约为3%~10%. 展开更多
关键词 信息检索 查询推荐 点击日志 重启动随机游走
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基于三部图的随机游走知识推送方法研究 被引量:1
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作者 王道平 周丹云 李秀雅 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2013年第9期185-189,184,共6页
针对传统知识推送方法中数据稀疏性的问题,本文提出了一种基于三部图的随机游走知识推送方法。该方法首先建立并分析了"用户-项目-标签"三部图,得到了用户对项目和标签的初始评分值;然后分别在项目空间和标签空间中利用随机... 针对传统知识推送方法中数据稀疏性的问题,本文提出了一种基于三部图的随机游走知识推送方法。该方法首先建立并分析了"用户-项目-标签"三部图,得到了用户对项目和标签的初始评分值;然后分别在项目空间和标签空间中利用随机游走算法,生成若干个待推送项目,并重新计算预测评分;最后对用户进行知识推送。实验结果表明,该推送方法有效地提高了知识推送的精确度,满足了用户的知识需求。 展开更多
关键词 数据稀疏性 知识推送 三部图 随机游走
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基于二次传播的开源软件缺陷定位方法 被引量:2
12
作者 李元诚 王伯彦 +2 位作者 张攀 来风刚 黄秋岑 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第7期2093-2096,共4页
为了提高开源软件缺陷定位的准确度,提出一种基于二次传播的开源软件缺陷定位方法TPA。将重启随机游走算法与标签传播算法相结合,在基于信息检索方法的基础上,从开源软件中各个模块的调用关系、模块风险度和历史缺陷报告三个方面分析缺... 为了提高开源软件缺陷定位的准确度,提出一种基于二次传播的开源软件缺陷定位方法TPA。将重启随机游走算法与标签传播算法相结合,在基于信息检索方法的基础上,从开源软件中各个模块的调用关系、模块风险度和历史缺陷报告三个方面分析缺陷存在的具体位置,将缺陷定位分为风险度传播和标签传播两个部分。通过软件模块之间的相关度和调用关系,结合开源软件的历史修改信息评估模块风险度;通过已修改的缺陷报告构造缺陷标签,并采用标签传播定位软件缺陷。在Eclipse 3.1缺陷报告数据集中,top-N rank和MRR指标均高于同类缺陷定位方法。实验表明,TPA方法具有较高的准确度。 展开更多
关键词 开源软件 缺陷定位 信息检索 标签传播 重启随机游走
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基于扩展起始节点和加权融合策略预测肺癌风险致病基因 被引量:3
13
作者 王一斌 程咏梅 张绍武 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2016年第2期176-186,共11页
肺癌风险致病基因预测有助于了解疾病发病机制、提高临床治疗效果.目前,以重启游走为框架的风险致病基因预测算法,普遍存在起始节点少、节点转移概率相同、信息源单一的问题.为此,本文提出一种基于扩展起始节点和加权融合策略的风险致... 肺癌风险致病基因预测有助于了解疾病发病机制、提高临床治疗效果.目前,以重启游走为框架的风险致病基因预测算法,普遍存在起始节点少、节点转移概率相同、信息源单一的问题.为此,本文提出一种基于扩展起始节点和加权融合策略的风险致病基因预测算法(命名为AFMFSC),并在肺癌中验证算法有效性.首先,基于增广模糊测量思想,计算疾病表型近似基因间的增广功能相似得分,从中选出重要基因与致病基因作为扩展起始节点;其次,采用节点拓扑相似度转移矩阵及基因表达差异相关性转移矩阵,分别在蛋白质网络中重启随机游走,并将两种结果加权融合排序;最后,通过富集分析排名靠前基因,得到有显著意义的风险致病基因.AFMFSC算法预测的73个肺癌风险致病基因,均与肺癌发生、发展有密切联系,生物学意义显著.与其他排序算法相比,AFMFSC算法的Top 1%、Top 5%和AUC值比较大,平均排名和受拓扑特性偏差影响程度小;融合策略排名性能优于单一转移矩阵或普通邻接矩阵游走排名.AFMFSC算法不仅能准确有效地预测肺癌风险致病基因,而且可推广预测其他疾病风险致病基因,为探索癌症致病机理提供新视角及依据. 展开更多
关键词 风险致病基因 扩展起始节点 拓扑相似度转移矩阵 基因表达差异相关性转移矩阵 重启随机游走
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基于图谱理论和随机游走核的图像去噪 被引量:1
14
作者 曾孝平 刘刈 刘国金 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期116-121,共6页
针对连续的偏微分方程的缺点,提出了一种基于图谱理论和核的图像去噪算法。根据图上正则化和核函数的理论生成图上带起始点的二阶随机游走核,采用NL-means结合对称有利k-NN图的构造方法构造权重函数,生成的核可在迭代次数较少的情况下... 针对连续的偏微分方程的缺点,提出了一种基于图谱理论和核的图像去噪算法。根据图上正则化和核函数的理论生成图上带起始点的二阶随机游走核,采用NL-means结合对称有利k-NN图的构造方法构造权重函数,生成的核可在迭代次数较少的情况下取得满意的去噪效果。推导证明,基于该随机游走核的去噪实际上等效于基于偏微分方程的去噪。 展开更多
关键词 图像处理 去噪 带起始点的随机游走核 图谱理论 图正则化
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基于ESU图的活动社交网络用户参加活动推荐 被引量:2
15
作者 仲兆满 戴红伟 管燕 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第8期121-131,共11页
活动社交网络(EBSNs)为用户提供了方便的组织、参加和分享社交活动的平台。该文面向EBSNs活动推荐问题,提出了包含活动(Event)、主办方(Sponsor)和用户(User)的ESU图模型,深入揭示了EBSNs的实体及其社交关系。因为用户参加活动受多个因... 活动社交网络(EBSNs)为用户提供了方便的组织、参加和分享社交活动的平台。该文面向EBSNs活动推荐问题,提出了包含活动(Event)、主办方(Sponsor)和用户(User)的ESU图模型,深入揭示了EBSNs的实体及其社交关系。因为用户参加活动受多个因素影响,我们提出了基于ESU图的活动推荐多因素决策模型,包括社交影响力、活动内容、活动地点及活动时间。根据ESU图特点,提出了基于双向重启随机游走算法BD-RWR的实体重要度计算方法。选取真实的EBSNs平台-豆瓣同城验证所提方法的有效性。实验结果表明,该文提出的ESU图模型及融合了多因素的活动推荐模型,与已有最新方法相比,有效地提升了用户参加活动的推荐效果。 展开更多
关键词 活动社交网络 活动推荐 图模型 多因素推荐模型 双向重启随机游走算法
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基于互K近邻图的自动图像标注与快速求解算法 被引量:5
16
作者 郭玉堂 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第2期277-280,共4页
图像语义具有模糊性、复杂性、抽象性等特点,在提取图像语义时仅用低层特征进行描述是不够的,需要结合图像相关内容,以便提高图像标注的精确度。为此,提出了基于互K近邻图的图像标注方法,该方法用一个互K近邻图融合了图像的低层特征之... 图像语义具有模糊性、复杂性、抽象性等特点,在提取图像语义时仅用低层特征进行描述是不够的,需要结合图像相关内容,以便提高图像标注的精确度。为此,提出了基于互K近邻图的图像标注方法,该方法用一个互K近邻图融合了图像的低层特征之间、标注词之间以及图像与标注词间的相互关系。利用互K近邻图实现了根据两个节点间的相互关系来提取语义信息,弥补了基于K近邻图的方法中单方向挖掘节点信息的不足,有效地提高了图像标注的性能。在对互K近邻图结构分析的基础上,结合重启随机游走,提出了一种快速求解算法,该算法在不明显降低图像标注精度下,实现了快速求解。在Corel图像数据集上进行了实验,结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 图像标注 互K近邻图 重启随机游走 快速求解
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文本配图系统的设计与实现 被引量:1
17
作者 张明西 乐水波 +1 位作者 李学民 董一鹏 《包装工程》 CAS 北大核心 2020年第19期252-258,共7页
目的设计并开发文本配图系统,实现面向文本数据的在线自动配图。方法基于图片和文本之间的描述关系构建“图片-标签”二分网络,然后基于“图片-标签”的二分网络,利用重启随机游走模型进行图片与标签之间的相关性计算。采用TextRank模... 目的设计并开发文本配图系统,实现面向文本数据的在线自动配图。方法基于图片和文本之间的描述关系构建“图片-标签”二分网络,然后基于“图片-标签”的二分网络,利用重启随机游走模型进行图片与标签之间的相关性计算。采用TextRank模型提取关键字,并将关键字构成的集合作为查询,将关键字视为标签。基于离线计算结果,在线整合标签与图片之间的相关性,得到文本与图片的相关性。依据相关性由大到小进行排序,并返回前k个最相关的图片。结果实验结果表明,前5个返回结果的MAP值能够达到0.839,能够准确地返回用户期望的图片。结论系统能够依据输入文本进行准确的图片匹配。 展开更多
关键词 TF-IDF模型 文本配图 重启随机游走 TextRank模型
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基于半监督学习模型的自动图片标注研究
18
作者 朱松豪 梁志伟 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 2010年第6期85-88,95,共5页
基于关键字的自动图片标注方法,可以更为有效地实现海量图片的管理和检索。然而由于"语义鸿沟"问题,传统的自动图片标注效果往往并不理想。因此,对不精确的标注结果进行优化就显得尤为重要。文中提出一种新颖的图片标注方法... 基于关键字的自动图片标注方法,可以更为有效地实现海量图片的管理和检索。然而由于"语义鸿沟"问题,传统的自动图片标注效果往往并不理想。因此,对不精确的标注结果进行优化就显得尤为重要。文中提出一种新颖的图片标注方法。首先,利用基于相关性模型的递进算法得到图片的初始标注结果。然后,利用一种半监督的学习模型,也即随机游动与重新启动算法对得到的初始标注结果进行优化,并选择一定数量的顶端标注作为图片最终的标注。通过在通用Corel图片数据库的实验表明,文中提出的方案可以有效地提高图片自动标注的性能。 展开更多
关键词 图片标注 基于相关性的渐进模型 半监督的学习模型 随机游动与重启动算法 图片检索
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基于重启型随机游走模型的图上关键字搜索 被引量:4
19
作者 蒋凯 关佶红 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期42-43,46,共3页
摘要:基于重启型随机游走模型和个人化PageRank算法,提出一种新的图上关键字搜索算法。该算法将向量空间模型和随机游走模型进行有效的结合,使查询搜索得到的结果可以匹配查询关键字,通过充分挖掘利用图中隐含的结构信息,更好地提供搜... 摘要:基于重启型随机游走模型和个人化PageRank算法,提出一种新的图上关键字搜索算法。该算法将向量空间模型和随机游走模型进行有效的结合,使查询搜索得到的结果可以匹配查询关键字,通过充分挖掘利用图中隐含的结构信息,更好地提供搜索结果。实验结果证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 关键字搜索 随机游走 重启型随机游走模型 向量空间模型
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基于知识图谱和重启随机游走的跨平台用户推荐方法 被引量:6
20
作者 余敦辉 张蕗怡 +1 位作者 张笑笑 毛亮 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第7期1871-1877,共7页
针对单一社交网络平台中推荐相似用户结果单一,对用户兴趣和行为信息了解不够全面的问题,提出了基于知识图谱和重启随机游走的跨平台用户推荐方法(URCP-KR)。首先,在分割、匹配出的目标平台图谱和辅助平台图谱的相似子图中,利用改进的... 针对单一社交网络平台中推荐相似用户结果单一,对用户兴趣和行为信息了解不够全面的问题,提出了基于知识图谱和重启随机游走的跨平台用户推荐方法(URCP-KR)。首先,在分割、匹配出的目标平台图谱和辅助平台图谱的相似子图中,利用改进的多层循环神经网络(RNN)预测出候选用户实体,再综合利用拓扑结构特征相似度和用户画像相似度筛选出相似用户;然后,将辅助平台图谱中的相似用户的关系信息补全到目标平台图谱;最后,计算目标平台图谱中的用户游走到社区内每个用户的概率,从而得到用户之间的兴趣相似度来实现用户推荐。实验结果表明,与协同过滤(CF)算法、基于跨平台的在线社交网络用户推荐算法(URCP)和基于多开发者社区的用户推荐算法(UR-MC)相比,URCP-KP在推荐精确率及推荐多样性等方面均有所提高,推荐精确率最高可达95.31%,推荐覆盖率最高可达88.42%。 展开更多
关键词 知识图谱 实体链接 关系补全 重启随机游走 用户推荐
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